ИИ становится всё лучше в обработке текстов и решении задач, требующих обширных размышлений. Но когда речь заходит об изображениях, он начинает страдать. Модели видят тысячи пикселей и могут распознавать объекты, но если попросить их объяснить, что изображено на картинке или почему что-то было нарисовано определённым образом, их ответы часто звучат неубедительно.

В недавнем исследовании эксперты высказали предположение, что мы предоставляем изображения ИИ не в том виде. Они показывают, что формирование изображений на естественных языках, вероятно, не оптимально для обобщающих рассуждений. Вместо этого изображение следует сначала преобразовать в компактный, но осмысленный SVG-код, а уже затем передавать его для рассуждений на естественном языке. Интересно, что такой подход улучшает обобщающую рассуждения способность модели.

Давайте разберёмся, почему так происходит и как преобразование изображения из пикселей в символьный код может помочь моделям лучше рассуждать, используя изображения.

ИИ умеет пользоваться браузером: видеть веб-страницы и решать на какую клавишу нажать. Но может ли ИИ играть в браузерные игры?

ChatGPT Atlas прошёл это испытание. Он быстро справился с судоку, не делая ни одной ошибки. Зато во Flappy Bird он также быстро проиграл, не набрав ни одного очка.

Что мешает браузерным агентам полноценно играть в игры? Разбираемся в новом обзоре.

ИИ становятся все умнее, но когда дело доходит до практического применения, энтузиасты и ученые обнаруживают, что некоторые ИИ-модели не справляются с отдельными задачами. 

Казалось бы, мы все время увеличиваем размеры моделей; посмотрите только на LLM которые сжигают все больше энергии, чтобы получить крошечное улучшение производительности на некоторых задачах, сохраняя при этом уязвимость ко всем видам атак. Однако по мере того, как растет стоимость, растут и требования к их надежности и стабильности.

Вот неожиданный поворот: недавние исследования показывают, что успех ИИ-систем часто определяется не размерами моделей, а тем, как различные модели объединяются или, что еще более важно, как они приходят к консенсусу или «договариваются» между собой. Фактически, небольшой рой разнородных ИИ-моделей, который умеет сравнивать решения между собой, часто может превзойти отдельную большую модель и, как правило, гораздо более устойчив к промт-инъекциям и другим видам атак.

Итак, как устроена эта коллективная мыслительная система и почему организации, стремящиеся создать децентрализованный ИИ, могут обратить на нее внимание?

ИИ уже достаточно давно научился искать симптомы, отвечать на вопросы из учебников и угадывать диагнозы на тестах, кажется, что следующий рубеж уже совсем близко и они смогут заменить врачей-диагностов. Однако, на более сложных и приближённых к реальности задачах, когда нужно самому принимать решения по ходу, многие из существующих ИИ-моделей почему-то оказываются не способны рассуждать на уровне врача-эксперта: они часто не могут понять, когда стоит остановиться, не знают какие анализы назначить или попросту действуют по шаблону.

Новое исследование, наоборот, утверждает, что всё о чём мы думали раньше вообще не важно — и размер модели и количество данных — всё это практически не влияет на итог, а самое главное это то, как именно ИИ учится рассуждать и стратегически мыслить. Авторы помещают ИИ в виртуальную клинику, где каждое действие имеет значение, а решение о неправильном выборе будущего анализа повлияет на конечный диагноз. При этом, ИИ получает обратную связь не только за финальный точный диагноз, но и за всю цепочку принятых решений.

Давайте разберёмся, почему для успеха ИИ недостаточно просто «знать правильный ответ» из учебника и почему обучение на реалистичных медицинских сценариях позволяет делать рассуждения ИИ похожими на врачебные. Всё это меняет не только подход к диагностике, но и то, как вообще следует использовать ИИ в медицине.

ИИ уже давно умеет генерировать код. Однако если попросить его построить интерактивный график или сгенерировать анимацию, он часто не справляется с задачей.

По большому счёту, он игнорирует то, как будет визуализироваться код, и в итоге результат приходится дорабатывать вручную. Почему ИИ-модели для генерации кода плохо справляются с этим?

Свежее исследование показывает, что ключ к решению заключается в создании модели, которая умеет и изучить задачу, и написать код, и посмотреть на результат как на картинку, чтобы доработать его.

Сегодня мы рассмотрим, как обучали такую модель и почему её появление может изменить то, как разработчики создают интерфейсы, аналитики визуализируют данные, а ИИ-агенты начинают по-настоящему понимать, что именно они программируют.

Часто ИИ-агенты не справляются даже с самыми простыми прикладными задачами: не могут забронировать отель на нужную дату или сделать коммит в нужную ветку в гите. В чем же дело и почему столь умные системы не работают там, где человеу понадобится всего пара минут?

Исследователи утверждают: всё дело в том, как модель организует своё мышление. Оказывается, если вместо классического пошагового подхода построить нечто вроде графа размышлений, на которые нужно разбить задачу, то получается гораздо лучше и быстрее.

В этом обзоре мы разберём, как агенты учатся думать над задачами и почему будущее ИИ лежит в умении строить правильную структуру размышлений.

ИИ-агенты становятся все более сложными, но они начинают страдать, когда сталкиваются со слишком большим количеством задач. Они легко забывают, запутываются или оставляют задачи незаконченными. Существует парадокс: использование большего количества памяти и более крупных моделей не дает прироста производительности агентов в реальных сценариях.

Недавнее исследование подчеркивает, что ключевым фактором является не размер модели, а способность агента аккуратно очищать свою память. Агент должен иметь возможность сворачивать прошлое, чтобы не потеряться в длинных задачах или даже поменять стартегию, если он зашел в тупик.

В этой статье рассматриваем фреймворк для такого рода сворачивания. Оказывается, что динамическое управление памятью значительно повышает производительность веб-агентов.

В мире бизнеса сейчас из каждого колодца слышится, как искусственный интеллект готов избавить нас от рутинных задач, сделать аналитику и выявить своевременные идеи, чтобы стимулировать рост компании. Однако на практике существует значительный разрыв между тем, что могут сделать даже самые продвинутые нейросети, и реальными потребностями бизнеса. ИИ-агенты часто функционируют как черные ящики, оставляя организации с туманным представлением о том, как или почему был получен определенный результат.

Исследователи из Salesforce AI переосмыслили способ использования ИИ для поддержки бизнес-исследований. Они утверждают, что дело не только в размерах моделей или скорости генерации, но и в лучшем понимании того, как ИИ формирует свои ответы, и в возможности проверить этот процесс. Их новая мультиагентная система под названием Enterprise Deep Research Framework делает ИИ для глубоких исследований более понятным и контролируемым.

Давайте рассмотрим, как современные ИИ-агенты помогают бизнесу принимать более обоснованные решения.

Почему ИИ-агенты в реальных задачах за пределами академических экспериментов до сих пор часто наступают на хорошо знакомые грабли: путаются в деталях, не удерживают цель при длинных рассуждениях и теряют контекст использования инструментов? 

Неожиданная идея решения проблемы пришла в недавнем исследовании DeepAgent. Кажется, что дело вовсе не в размере модели и не в промтах для ее использования. Ключом к прогрессу явилась связная логика рассуждений на протяжении всей задачи. Агент не просто каждый раз делает привычный сценарий с паузой: «обдумал-предпринял действие» - а ведет мысль по длинному связнму сценарию, сам выбирает какой памятью ему пользоваться и когда применять нужные инструменты. 

В этом обзоре: что меняется в поведении агента, когда у него появляется возможность связанно использовать различные инструменты на протяжении всей задачи, какие методы используются и как это приближает нас к по-настоящему автономному ИИ.

ИИ-агенты становятся все умнее и сообразительнее, но почему, когда собирается команда из агентов, возникает неразбериха и неожиданные ошибки? Если агенты уже умеют рассуждать индивидуально, почему они продолжают спорить по простым вопросам и ошибаться там, где не споткнулся бы человек?

Новое исследование подсказывает неожиданный ответ: проблемы командной работы ИИ могут исходить не только от интеллекта модели, но и от языка, используемого для общения между собой. Оказывается, язык является узким горлышком, из-за которого сообщения теряют часть смысла, что затрудняет понимание ИИ друг друга. Исследование предполагает радикально иное решение: что, если бы ИИ делились своими мыслями напрямую, используя язык, отличный от человеческого?

Далее мы обсудим, почему текстовое общение не позволяет ИИ понять друг друга, как другой язык может помочь и почему этот «язык мыслей» не фантастика, а реальность, которую мы можем реализовать сегодня.

Сегодня ИИ-системы, генерирующие длинные тексты, оперируют сложными понятиями и красиво структурируют материал, но загляните в документы, которые готовят для реального бизнеса или инвесторов. Вы готовы использовать или вложиться в то, что рекомендует ИИ? Оправдывает ли красивый текст потерю деталей, отсутствие ссылок на источники или объяснения каждого утверждения? На практике у многих моделей хорошо получается именно красивая подача, но страдает содержимое. Эффектная обертка — это завуалированный метод обмана пользователей.

Новое исследование делает неожиданный вывод: для достижении высокого качества текстов важна не столько конструкция модели или количество параметров, сколько тщательно продуманная система рассуждений и выполнение кода со специализированными инструментами на каждом этапе. Когда подготовка отчёта разделена между разными агентами, которые используют не только текстовые, но и специализированные инструменты (например, код, визуализацию и сбор информации), то отчёты получаются более осмысленными. При таком подходе ИИ обгоняет другие системы и даже, порой, опытных людей.

В этой статье мы рассмотрим, как мультиагентная система с исполнением кода учится собирать информацию, анализировать её, строить графики и писать содержательные отчёты, где каждая цифра, слово и выводы подтверждены данными и их анализом. Как ИИ может стать не просто писателем, а именно исследователем и помощником в сложных задачах.

Когда агентов на базе LLM используют в реальных задачах, то ожидания сталкиваются с реальностью: вроде бы используется умная модель, но всё равно она путается в инструментах и не может довести простую задачу до конца.

Недавний бенчмарк показал интересную картину: оказывается, дело не только в размере модели или количестве параметров. Когда агенту приходится выбирать один инструмент из тысяч возможных, то даже самые умные агенты пасуют. Особенно если это приходится делать на лету.

Почему так происходит и что на самом деле мешает моделям успешно выполнять задачи в запутанных корпоративных сценариях? Разбираемся, как агенты учатся выбирать правильные инструменты и почему это станет ключевым навыком для будущих ИИ-систем.

ИИ с каждым годом становится умнее — на тестах и демонстрациях модели поражают логикой и ловкостью, но стоит выпустить их в реальный интернет или мобильное приложение, как начинается череда странных ошибок. Почему даже продвинутые агенты испытывают сложности на обычных сайтах и кнопках, хотя под капотом у них миллиарды параметров?

Новое исследование показывает, что дело вовсе не в дефиците данных. Оказывается, гораздо эффективнее обучать ИИ на сгенерированных симуляциях интерфейсов, а не на живых задачах из реального мира — и на выходе агенты становятся не только умнее, но и куда более стойкими к любым неожиданностям.

Разбираемся, как современные подходы меняют понимание того, что значит "обучить ИИ действовать по-человечески" — и почему выигрывает не тот, кто учится в реальности, а тот, кто научился играть с фантазией.

Раньше голосовой ассистент в телефоне был просто еще одной кнопкой — попросил включить будильник, получил результат и разговор закончен. Но мобильные интерфейсы усложнились: привычные сценарии часто ломаются, если что-то изменилось на экране. На практике выясняется, что ИИ-агенты, даже самые продвинутые, часто путаются в простых вещах — теряют суть задачи, не могут учесть предпочтения человека и забывают свои же действия спустя пару шагов.

Исследователи показали, что дело не столько в размере моделей, сколько в том, как они учатся рассуждать и адаптироваться к реальному взаимодействию. Вместо агента, который просто кликает за пользователя, появился агент, который держит контекст, реально пытается понять, что именно нужно, и даже сам уточняет детали по ходу сценария.

В этом обзоре посмотрим, как шаг за шагом учат такие модели быть ближе к человеку — помнить, ошибаться и учиться на своих ошибках, идти навстречу даже в нестандартных ситуациях. Это меняет представление о будущем ИИ-систем и показывает, на что они будут способны буквально завтра.

Мы думали, что аналитика с помощью ИИ сможет освободить нас от рутинных задач, но она оказалась бессильна перед неожиданными ситуациями. Даже самые совершенные ИИ-агенты не справляются, когда дело касается задач, выходящих за рамки заранее установленных сценариев. Агенты сталкиваются с трудностями при выполнении задач, требующих адаптивности и самостоятельного мышления. В то время как разговорные модели демонстрируют впечатляющие успехи, «автоматический дата саентист» почему-то не может преодолеть этот барьер и достичь полной самостоятельности.

Последнее исследование привнесло неожиданный поворот: эффективность не определяется размером модели или набором жестких правил, а обусловлена самой конструкцией ее рассуждений. Модель освоила не просто последовательное выполнение отдельных задач, но и гибкое управление анализом данных. Она научилась понимать ход событий, планировать действия, корректировать подход в процессе, экспериментировать с новыми подходами, допускать ошибки и учиться на собственном опыте, при этом все меньше полагаясь на вмешательство человека.

Что лежит в основе этой «встроенной интуиции»? Давайте разберемся в возможностях модели DeepAnalyze-8B и методах ее обучения, а также рассмотрим, как это может повлиять на сферу продвинутой аналитики и искусственного интеллекта.

ИИ-ассистенты уже достаточно эволюционировали, но есть ньюанс: даже самые умные ассистенты чаще всего остаются пассивными наблюдателями. Они ждут команды от человека и не берут на себя инициативу. Так почему ИИ до сих пор не угадывает наши желания? 

Исследователи нашли ответ на этот вопрос: дело не в “прокачанности” нейросетей, а в самом подходе к взаимодействию с ИИ. Они научили ИИ-очки не просто реагировать, а чувствовать ситуацию — вмешиваться ровно тогда, когда помощь действительно уместна, и делать это почти незаметно. В результате получилась система, которая не раздражает бесконечными подсказками, а помогает точно в момент сомнения — будь то партия в блэкджек или выбор свитера в магазине.  

В этом обзоре — как работает проактивный ассистент и почему именно способность заговорить вовремя способна перевернуть представление о будущем ИИ-интерфейсов.

ИИ становится всё умнее — но почему даже топовые модели всё ещё ошибаются в простых фактах, особенно если задать вопрос не по-английски? Бывает достаточно использовать одно неверное по смыслу слова, чтобы весь ответ оказался неверным.

Новое исследование PsiloQA неожиданно меняет акцент: оказывается, самые тонкие и опасные ошибки LLM часто проходят незамеченными именно потому, что стандартные проверки их не ловят — и ещё реже на других языках. Команда собрала огромный датасет из миллионов коротких галлюцинаций на 14 языках, чтобы понять: в чём уязвимость моделей, и какие методы реально помогают найти эти проблемы.

Разбираемся, как ИИ учится находить свои промахи, зачем детально размечать даже самые крошечные ошибки и почему эта тонкая работа может сыграть ключевую роль в будущем честных и универсальных ИИ-моделей.

ИИ в робототехнике за последние годы сделал огромный скачок, но все равно попадает в ловушки повседневности. В лаборатории всё работает идеально, а на фабрике или в квартире робот вдруг не справляется с элементарными задачами. Почему современные алгоритмы так часто буксуют, когда сталкиваются с реальностью?

Свежий взгляд на проблему предложили исследователи из Оксфорда. Их главный аргумент звучит достаточно просто: секрет не только в мощности железа или объёме данных, а в том, КАК построено обучение. Роботы начинают учиться быстрее людей не потому, что повторяют наши инструкции, а благодаря гибким методам, которые учитывают шумные сенсоры, разные задачи и даже вмешательство человека по ходу работы.

В этом обзоре расскажу о том, как современные роботы осваивают незнакомые задачи за часы, почему объединение данных, грамотных алгоритмов и понятных инструментов меняет всю индустрию, и самое главное — к чему это приведёт нас в ближайшем будущем.

ИИ сегодня легко справляется с текстом, картинками и даже видео — кажется, ничто не способно его остановить. Но вот парадокс: когда дело доходит до прогнозирования временных рядов, где мы ожидаем от моделей почти волшебства, простая старая линейная регрессия всё ещё регулярно обыгрывает модные трансформеры. Почему сложные нейросети так часто уступают классике — даже когда вроде бы должны показать класс?

Новое исследование переворачивает привычное представление: оказывается, размер и глубина модели сами по себе не гарантируют прорыва. На временных рядах даже самые изощрённые схемы внимания не могут обработать данные лучше, чем линейные методы. А увеличение слоёв или длины истории, вопреки ожиданиям, лишь медленно сокращает отставание.

В этой разборчивой работе показано: понять, как модели учатся и где проходит граница их возможностей — критически важно для всех, кто строит или применяет ИИ в реальных задачах. Разбираемся, почему иногда лучше довериться старым добрым формулам и что это значит для будущего ИИ-прогнозирования.

ИИ легко справляется с генерацией текстов и даже пишет код, но вот в поиске настоящих научных формул всё ещё часто полагается на человека. Почему современные языковые модели, казалось бы, такие умные, пока не могут заменить настойчивого исследователя?

Новое исследование находит неожиданный выход: если дать модели возможность не просто подсказывать, а действовать — анализировать данные, строить гипотезы, запускать код, сравнивать свои же находки шаг за шагом — она начинает разгадывать научные зависимости самостоятельно. Вплоть до того, что качество её выводов уже сопоставимо с ручной работой, а иногда — даже выше.

Как такое вообще возможно? За счёт чего одна и та же ИИ-модель вдруг превращается из помощника-программиста в настоящего научного исследователя — и насколько это меняет наше представление о будущем науки? Смотрим, как SR-Scientist учит ИИ думать на несколько ходов вперёд и находить настоящие законы природы среди реальных данных.